В последнюю пятницу июля в России, как и во всём мире, отмечается День системного администратора. Несколько лет назад на эту тему сложились стихи, которые до сих пор в открытых источниках не публиковались.
В эту пятницу привычно
Стул придвинет он к компу
Пусть всё кажется обычным,
Присмотритесь же к нему:
В джинсах, свитере неброском,
(Невзирая на июль)
Стильный, без излишков лоска,
Твёрдо держится за руль.
Он почти всегда в ударе,
В поле - воин, хоть один,
Он простой советский* парень**,
По профессии - админ
Ночь не спит в дежурной смене,
Утром чинит 1С,
Днём сетей рисует схемы,
Вечер - время сервис деск
"Файрвол", "маршрутизатор" -
Знает много умных слов,
Он прогрессор и новатор,
Накатить всегда готов
"Накатить" - релиз, конечно,
Здесь ci/cd, DevOps,
Пинги, tracert бесконечный,
Стойка в сотню терафлопс
Кубер, докер, AstraLinux
Windows, база SQL -
Все сомнения отринув,
В бубен бьёт, и точно в цель.
Вот бигдаты полный кластер,
Шарды, топики, бэкап -
Он над всем - незримый мастер,
Всё ИТ - в его руках.
Вам настроит сервер ловко,
И в hardware тоже крут:
Фен, утюг, микроволновку
Все чинить ему несут.
Антивирус, драйвер, почта,
Принтер, сканер, монитор,
"Очень важно", "суперсрочно"
"Почему пропал курсор?"
С датацентром связь наладит,
На заявки даст ответ,
И готов клиентов ради
Пропустить опять обед...
Всё как в высшем пилотаже.
Завтра - снова день такой.
Сисадмин стоит на страже.
Наш коллега. Наш герой. ❤️
* или российский, кому как по душе
** да, есть сисадмины девушки, но тут нужно было в рифму )
Ранее в Amvera Cloud, были возможны откаты только путём новой сборки из нужного коммита в Git-репозитории. Помимо этого, использовалась медленная технология сборки.
Мы ускорили сборки до 10 раз и сделали возможность быстрого отката к предыдущим версиям!
Стало легче откатывать приложение, в случае ошибок.
Подключить быстрые сборки можно в разделе проекта «Контроль версий».
Интерфейс управления версиями сборок
Новые сборки
Быстрее старых до 10 раз.
Позволяют откатываться к предыдущим версиям одной кнопкой. Это полезно, если вы случайно накатили баг и надо вернуться к прошлой версии.
Amvera Cloud – облако для простого запуска проектов со встроенным CI/CD (деплой идёт через Git или загрузку файлов в интерфейсе), бесплатными https-доменами, мониторингом работы приложений, встроенным проксированием до ведущих LLM и собственным инференсом LLaMA.
Вам не нужно думать о настройке инфраструктуры. Git push amvera master и ваш проект запущен. Зарегистрируйтесь и получите 111 рублей на тест.
Команда ContestI2PTeam объявила о проведении соревнования по олимпиадному программированию в I2P для начинающих. Цель мероприятия: познакомить как можно больше талантливых программистов с сетью I2P.
По результатам соревнования, в соответствии с распределением по Гауссу (даже самые начинающие в обиде не останутся), будет выплачиваться криптовалюта Monero (XMR) из тех средств, что были пожертвованы на развитие ContestI2P.
С 24 по 31 июля 2025 года будет проходить пробный тур, чтобы попасть на основной тур, нужно решить хотя бы одну задачу пробного тура (вы не робот?)
1 августа будет проходить основной тур, только он будет влиять на итоговые результаты.
Более подробно смотрите http://contest.i2p/ (для перехода по ссылке требуется настроенная сеть i2p).
Открыли доступ к самой мощной модели Qwen3 — с её помощью компании смогут самостоятельно разрабатывать ИИ‑агентов
Yandex B2B Tech открыла доступ к семейству моделей Qwen3 в рамках Yandex Cloud AI Studio — платформы для разработки и внедрения решений на базе искусственного интеллекта. Разработчики смогут использовать новые модели для создания ИИ‑агентов — например, для автоматизации поддержки или помощи с подбором и возвратом товаров в интернет‑магазинах.
В Yandex Cloud AI Studio доступна последняя модель поколения, которая содержит 235 млрд параметров, — Qwen3-235B‑A22B‑Instruct-2507, вышедшая 21 июля. У неё широкая база знаний, она поддерживает 119 языков и диалектов и долго удерживает контекст беседы — до 256 тыс. токенов. В этой версии выключен режим рассуждений, при этом по качеству ответов модель опережает предыдущую версию и в целом работает быстрее. На платформе Yandex Cloud AI Studio использовать нейросеть можно по API. Стоимость модели составит 50 копеек за 1000 токенов.
Как обрабатывать большой объем информации и не потеряться в его хранении? Для нагруженных проектов на помощь приходит DataSphere. Это облачный сервис, который помогает создавать, хранить, обрабатывать и анализировать данные для решения сложных вычислительных задач. В основе DataSphere заложены три ключевых компонента: эффективное управление данными, возможность быстрого масштабирования вычислительных ресурсов и оперативное подключение к облачным хранилищам. Решение интегрируется и с популярными инструментами, типа GitHub и Data Proc.
О том, как датасеты помогают обучать ML-модели и как начать работать с ними в DataSphere читайте в базе знаний Облака Рег.ру.
Вся история SCO: (ex-Microsoft) Xenix, SCO UNIX/ODT, SCO OpenServer 5, SCO UnixWare 7, поглощение SCO Calder'ой, Дарл МакБрайд, суд против Linux, SCO OpenServer 6, банкротство, UnXis/Xinuos, Definitive, Definitive 2018, суд 2021 года против IBM/Red Hat, Definitive 2018 MP1/UP1...
Может показаться, что это готовый промпт для нейросеток, но на самом деле - это краткая версия всей истории одного из (когда-то) крупнейших разработчиков коммерческих UNIX-систем для x86.
Как создать мультиаккаунт-ферму для любых целей: от TikTok до Amazon
Мультиаккаунтинг — основа множества задач: от продвижения в соцсетях и тестирования антифрод-систем до арбитража трафика, отзывов, заказов и автоматизации серых схем. Эта статья — техническое руководство по созданию собственной мультиаккаунт-фермы.
1. Зачем нужна мультиаккаунт-ферма
Массовое создание и управление аккаунтами востребовано в:
Заказ на Kubernetes готов... Курьер уже у вашего компа 🛴
Наш продакт-лид сейчас вкинул новости по Куберу, которых еще даже во внутреннем ченжлоге не было. С ними наш Куб уже не ребенок, а превращается в настоящего мужчину — это цитата.
Теперь в панели сразу видно, к какой приватной сети подключен кластер, какой CNI используется и какие подсети подов и сервисов были указаны при сетапе.
3️⃣ Обновление версий Kubernetes прямо в панели:
🙂 Для патч-версий доступно самое последнее обновление. 🙃 Для минорных можно выбрать любую доступную версию старше текущей.
3️⃣ OpenFaaS теперь в маркетплейсе:
Удобный способ запускать serverless-функции без развертывания отдельных сервисов. Например, для автоматизации, событийных задач и CI/CD-сценариев.
Ресурс OSzone.net объявил о закрытии с 1 августа 2025 года технического форума forum.oszone.net. Проект работал с 2001 года и был помощником многих системных администраторов и инженеров.
Подключайтесь к вебинару про миграцию в Kubernetes on Bare Metal
В 12:00 (мск) в прямом эфире расскажем, как перенести production-нагрузку в Kubernetes on Bare Metal, сократить расходы на 35% и повысить производительность сервисов.
О чем будем говорить
Масштабирование кластеров на выделенных серверах.
Удаление и переустановка нод на выделенных серверах.
Управление разметкой диска.
Кейсы клиентов: сокращение расходов на 35% и повышение производительности.
Вебинар будет особенно полезен DevOps-инженерам, техлидам, а также системным администраторам и архитекторам.
Сегодня решил сравнить размерчики OS X 10.8 и macOS 15.
Вот что увидел:
OS X 10.8: du -sh ~/Library -> 33M
macOS Sequoia: du -sh ~/Library -> 8.2G
OS X 10.8: du -sh /Library -> 842M
macOS Sequoia: du -sh /Library -> 3.8G
OS X 10.8: du -sh /System/Library -> 3.2G
macOS Sequoia: du -sh /System/Library -> (куча permission denied даже для read, спасибо SIP) -> но то что удалось считать 139G
Конечно последнее значение выглядит как фальшивое, но на остальные сквозь пальцы посмотреть нельзя. А тем временем предлагаю оценить сколько новых фишек добавилось в новой macOS за 13 лет и оценить здравость такого роста:
Рост никак не оправдан, новых и полезных фишек почти 0
Новых функций прибавилось много, но увеличение веса системы не соразмерно
Вес вполне оправдан, так и должно быть при такой массе нововведений!
Лично я склоняюсь к варианту 2. Свои ответы можете написать в комментариях!
Почему так важен патентный поиск при обратном инжиниринге
Обратный инжиниринг (или, как его еще называют, — реверс-инжиниринг) — это оценка имеющихся и применяемых на практике определенных объектов техники. Цель — получить информацию (техпризнаки и параметры устройства), чтобы использовать эти данные в том числе и для возможного последующего производства.
Что следует учитывать при обратном инжиниринге?
1. Оценка чужого оборудования таким образом не является нарушением патентных прав контрагента. Если, конечно, изучающий не заимствует без разрешения чужие наработки коммерческим путем. Это повлечет соответствующую, предусмотренную законом, ответственность.
2. Обратный инжиниринг производится обычно в несколько этапов:
Если интересующий вас партнер или производитель оборудования ушел из России, то первоначально надо оценить, какие действующие патенты есть у него. Здесь следует учитывать, что отсутствие юридической документации у проверяемого юрлица не гарантирует ничего: вполне вероятно, что защищаемая интеллектуальная собственность будет оформлена на аффилированные лица или на других (даже независимых) субъектов;
Далее — осуществив такой предварительный поиск, необходимо перейти к следующей фазе: важно оценить замещаемый объект (как полностью, так и по частям) на патентную чистоту. Результаты подобного исследования — правильно оформить. Например, если посредством обратного инжиниринга оценивается вещество, то следует указать его состав, а также формулу соединений. Если рассматривается то, как будет производиться тот или иной объект, — необходимо определить параметры создания его (совершенные производителем действия за промежуток времени).
3. На основе обратного инжиниринга фирмы также определяют вероятность возникновения рисков возможного нарушения прав на те или иные патенты. Оперируя полученными данными, топ-менеджеры корпораций принимают соответствующие управленческие решения.
Все слишком сложно. Можно доступнее?
Конечно. Предположим, что у вас есть изобретение или полезная модель. Вы берете и оцениваете имеющееся как в целом, так и раскладывая его на составные части, рассматривая в том числе варианты осуществления и технологию.
Дальше — полученное вы модифицируете и значительно улучшаете, изменяя глобально ключевые технологические решения. Делаете, например, больше экран смартфона, значительно увеличиваете его четкость и создаете возможность складывать в четыре раза. Такой продукт, основанный на патентах других, но сам не имеющий патента, будет считаться законным обратным инжинирингом.
Сразу отметим: грань между законным и потенциально нарушающим — очень тонкая. Для выработки правильной политики в данном направлении необходимо обратиться к патентному поверенному.
Еще есть какие-то варианты реверс-инжиниринга?
Да. У вас есть промышленный образец. После обратного инжиниринга вы сможете получить качественные данные об используемых визуальных решениях в конкретном объекте.
Секрет производства (ноу-хау) тоже, кстати, поддается обратному инжинирингу. После его оценки — вы можете получить данные о составе используемого материала или вещества; посмотреть то, каким образом создавался объект, каковы технологические условия. Однако использовать на практике подобные сведения проблематично: обладатели секрета производства вполне могут подать в суд на нарушающего их права.
Можно ли получить какие-либо выгоды от обратного инжиниринга?
Да. Министерство промышленности РФ реализует грантовую программу. В конце 2024 года ведомство отчитывалось о поддержке 350 проектов подобного типа за 2,5 года работы: 72 из них — перешли в стадию серийного производства, по 71-ому — на тот период времени шла подготовка к запуску.
В новой статье говорим о том, как складывается ситуация с кибератаками на реальный сектор в России и в мире, кто и как атакует предприятия, какие сегменты промышленных сетей самые уязвимые и что за средства используются злоумышленниками для атак.
Тук-тук! Это сноваIT Elements — главное место встречи тех, кто делает ИТ в России.
10–11 сентября вот уже в третий раз мы соберем ИТ-сообщество в Москве. Готовьтесь к новым трекам, спикерам и грандиозной площадке! Кстати, регистрация уже открыта.
А вообще мы с хорошими новостями: до 15 августа продлили Call For Papers! Приглашаем экспертов, которые могут рассказать про сильный кейс, нестандартный опыт или нешаблонное решение поделиться своим опытом с комьюнити в рамках доклада. Главные требования — экспертность и актуальность темы. А еще важно, чтобы доклад не был представлен на других мероприятиях.
Рассматриваются заявки по основным направлениям конфы:
— 2500+ участников офлайн и 6000+ зрителей онлайн.
— 80+ докладов, дискуссий и мастер-классов.
— 125 спикеров из ведущих российских компаний: ВТБ, «Газпромнефть-Гео», «АльфаСтрахование», «Лаборатория Касперского», АЛРОСА, S7, Почта Банк, «ВымпелКом», НСИС и др.
— выставка 30+ вендоров и дистрибьюторов, а также большая лабораторная зона с воркшопами.
Станьте главным элементом IT Elements 2025 💙
Генеральный партнер конференции IT Elements — ИТ-компания «Инфосистемы Джет».
Vulnerability management — непрерывный процесс поиска, выявления и устранения уязвимостей. И это — один из ключевых аспектов в поддержании информационной безопасности всей IT-инфраструктуры 🔃
📆 Когда: 7 августа в 11:00 мск
📍 Где: онлайн
На вебинаре разберем ключевые методы защиты от киберугроз на уровне контейнеров и Kubernetes.
Что вы узнаете:
Как устроена безопасность в Kubernetes — архитектурные особенности и «подводные камни».
Типовые модели атак — кто и как чаще всего атакует контейнерные среды.
5 самых уязвимых компонентов системы контейнеризации — какие элементы требуют особого контроля и почему.
Лучшие практики защиты Kubernetes-контейнеров — от сканирования образов до политик безопасности.
Стратегии митигации киберрисков — как минимизировать угрозы до их реализации.
Присоединяйтесь, чтобы послушать про реальные кейсы и получить практические рекомендации по защите вашей инфраструктуры. А еще читайте статьи по теме:
Будет особенно полезно DevOps-инженерам, техническим лидерам, директорам по разработке, специалистам по кибербезопасности, а также всем, кого интересует тема безопасности Kubernetes.
Разработали Нейроаналитика — ИИ‑агента, который помогает визуализировать данные и находить в них инсайты
Агент работает на базе BI‑сервиса Yandex DataLens
Осенью Yandex B2B Tech запускает Нейроаналитика — AI‑агента для аналитики и визуализации данных. С его помощью можно делать выводы по данным из таблиц и графиков, а также создавать и редактировать сложные визуализации. Первая версия инструмента будет доступна внешним компаниям в сентябре 2025 года — уже сейчас можно записаться в лист ожидания.
Нейроаналитик будет встроен в интерфейс Yandex DataLens в формате чата. Чтобы перестроить визуализацию или изменить расчётную формулу пользователь может сделать запрос к нейросети на естественном языке — модель поймёт запрос и скорректирует график или формулу. Это расширяет список пользователей, которым доступна новая функциональность, без необходимости погружаться в синтаксис формул и код на JavaScript.
На текущем этапе разработки сервис уже протестировали более 4 тысяч сотрудников Яндекса. Например, специалисты Яндекс Еды c помощью Нейроаналитика анализируют воронку регистраций курьеров на сервисе и конверсии, а команда исследователей Yandex Cloud ищет инсайты для отчётов.
Обновление сервиса Yandex DataLens с ИИ‑агентом будет доступно как в облаке, так и локально — по модели on‑premises. Оставить заявку на доступ к Нейроаналитику можно в этой форме.
✍ Топ 5 ошибок в работе с подписью на смарт-контрактах
Стандарту EIP-712 в Ethereum не один год и даже не три. Каждый кто работает с кошельками так или иначе сталкивался с ним воочию. Основная цель стандарта заключается в улучшение пользовательского опыта, позволяя кошелькам показывать человекочитаемые данные подписи.
Однако до сих пор у разработчиков смарт-контарактов на солидити возникает уйма ошибок, которые находятся в процессе аудита. При этом ошибки настолько детские, что аудитор может их не найти только в том случае, когда аудит вообще не проводился.
1️⃣ Отсутствие поля TYPE_HASH в составе подписи
Приводит к несовместимости со стандартом EIP-712, что влечет за собой невозможность использовать классические инструменты для создания подписи.
2️⃣ Пропуск полей в TYPE_HASH при кодировании
TYPE_HASH добавили, но описали не все поля.
// Забыли поле expiredTime, но ниже поле используется
bytes32 private constant TYPE_HASH = keccak256("Order(address user,uint256 nonce)");
...
// recoverSignature(user, nonce, expiredTime);
Часто бывает и наоборот, TYPE_HASH описан правильно, но при восстановление подписи пропустили пару полей.
3️⃣ Ошибка кодирования динамических типов
Всегда нужно помнить, что поля типа string и bytes кодируются особым образом.
5️⃣ Подпись не защищена от повторного использования
Зачастую подпись не должна иметь возможность быть использованной повторно.
Для того, чтобы этого не произошло в тело подписи вводится одноразовый счетчик nonce, который делает подпись уникальной. После использования подписи на смарт-контракте счетчик увеличивается.
Вывод
Я сам помню на сколько мне тяжело давалось чтение спецификации стандарта EIP-712, когда я был молодым. Я тоже допускал ошибки, поэтому призываю не осуждать).
Копнуть EIP-712 поглубже можно со мной в нашем wiki.
18 июля в газете Washington Post вышла расстрельная статья про Starlink. Если верить представленному анализу, орбитальный провайдер Илона Маска не подходит для замены проводному Интернету.
На самом деле Америку эта статья не открыла. Давно известен разрыв между обещаниями (или хотя бы ожиданиями) и реальностью Starlink.
Cистема спутникового Интернета Starlink от предыдущих поколений отличается характеристиками аппаратов, их числом и высотой полёта. Системы по типу HughesNet и Viasat задействуют небольшое число спутников на геостационарной орбите. В итоге получаются дополнительная задержка в 600 мс и скорости, к примеру, до 100 Мбит/с. Пользователи Starlink хвастают пингом в десятки миллисекунд и скоростями в сотни мегабит. Достигается это за счёт огромной группировки в 7,8 тыс. спутников на околоземной орбите на относительно низкой высоте.
Огромное медиавнимание к фигуре Илона Маска быстро помогло закрепить в общественном сознании восприятие того, что Starlink безумно быстрый (1, 2, 3). Число абонентов выросло, и реальность стала отличаться от распространяемых в блогах скриншотов Speedest с трёхзначными числами. Как выяснилось в тестах скорости Ookla, с ростом числа пользователей скорость соединения резко падает. Уже в 2022 году средняя скорость упала на треть, с 90,6 Мбит/с до 62,5. Если верить рассказам абонентов Starlink, скорости могут падать даже до 20, а у некоторых измеряются единицами мегабит.
Статья Washington Post рассказывает про базовую оценку Starlink, которую провели американский эксперт сферы телекоммуникаций Саша Майнрат и его команда исследователей. Утверждается: если абонентов больше трёх на квадратный километр, Starlink не подходит под определение широкополосного Интернета. Майнрат — директор некоммерческой организации XLab, которая у себя на сайте приводит полный текст предварительного анализа пропускной способности Starlink. Из документа немедленно очевидно, что написан он для регуляторов.
Эта базовая арифметика нужна для политических обоснований в пользу наземных провайдеров. В апреле 2025 года президент США Дональд Трамп всерьёз говорил, что неплохо бы направить байденовскую программу BEAD на спутники Илона Маска. BEAD — это федеральная программа Broadband Equity, Access & Deployment, учреждённая актом Infrastructure Investment and Jobs Act в ноябре 2021 года. Огромный бюджет в $42,45 млрд распределяется штатам и территориям на строительство высокоскоростных сетей в «необслуживаемых» (менее 25/3 Мбит/с) и «недообслуживаемых» (менее 100/20 Мбит/с) районах.
В отчёте Майнрата рассматривается покрытие одного спутника Starlink, которое оценивается в 163 км², если спутник летает на высоте 550 км. (Нужно помнить, что некоторые из них летают сейчас даже на 340 км.) Если в этой зоне будет 419 одновременных подключений, то скорость упадёт ниже 100 Мбит/с на скачивание и ниже 20 Мбит/с на выгрузку данных. Это значит, что если абонентов больше 2,6 на 1 км², соединение не может соответствовать федеральным критериям широкополосного доступа в Интернет.
На основании этой выкладки отчёт Майнрата рекомендует не принимать заявку от Starlink в программу BEAD.
Вообще, из-за политических конфликтов дела у Маска идут не очень. Речь даже заходила об отказе от услуг частной компании SpaceX по запуску государственных спутников в космос.
Как Stripe использует r.stripe.com/b: поведенческий анализ
Когда речь заходит об антифроде в Stripe, чаще всего вспоминают Radar, 3DS и JavaScript SDK. Но в самом центре поведенческой аналитики Stripe работает менее известный, но ключевой endpoint — r.stripe.com/b.
В этой статье разберём:
зачем Stripe использует r.stripe.com/b;
какие сигналы отправляются через него;
как он помогает выявлять headless-браузеры;
и как эти механизмы исследуются техническими сообществами, включая bfd.
📡 Что такое r.stripe.com/b
Это внутренний endpoint Stripe Radar. Он используется для сбора поведенческих сигналов клиента и браузера. Его вызов можно отследить в Chrome DevTools при использовании платёжной формы Stripe — чаще всего после генерации payment method или до confirm-запроса.
Что Stripe передаёт в r.stripe.com/b
Формат — POST, содержимое — application/x-www-form-urlencoded. Поля:
radar_options[hcaptcha_token]
radar_options[event]
p, v, d, m — закодированные поля с JS-данными
Фингерпринт сессии (__stripe_mid, __stripe_sid)
Эти данные собираются JavaScript'ом SDK через скрипты вроде m.stripe.com/6.
Что реально проверяет Stripe
Был ли пользователь ботом (анализ input, delay, blur)
Используется ли headless-браузер
Совпадают ли JS-объекты: navigator, window, chrome
Есть ли permissions.query()
Используется ли эмуляция Canvas / WebGL / Audio
👁 Пример поведения
Конфигурация Статус Комментарий Headless Chrome Declined Payload пустой Undetected + Spoof 3DS Stripe заподозрил spoof Ручной ввод + Mobile IP Success Поведение натуральное
Где это изучают
На техническом форуме bfd cash обсуждают не только карту и merchant, но и логики поведения SDK Stripe. Многие участники выкладывают HAR-файлы, конфиги undetected Chrome, расшифровки r.stripe.com/b payload. Оттуда же мы взяли идею тестировать JS spoof через Canvas API в реальном браузере.
💡 Вывод
Stripe анализирует не только карту, но и то, как вы её вводите. И r.stripe.com/b — важнейший компонент этой системы. Если вы хотите контролировать конверсию, особенно при микроплатежах — понимание этого механизма даст вам весомое преимущество.
✉️ В следующем посте — анализ ответа /confirm и как по status, code и type понять, что произошло.
Если нужен шаблон HAR, конфиг spoof или список JS-объектов, которые вызывает Stripe — напишите. Или загляните на bfd, где эти вопросы разбираются регулярно.
В интересное время мы живём. Вернулся намедни с конференции, полностью посвящённой AI-инструментам для бизнеса и параллельно начал читать книгу весьма любопытного китайца с юморным именем Кай-Фу Ли. Настоящие кайфули, а не обрыдшее деловое чтиво, это видно уже по первым страницам.
Давненько не попадалось таких насыщенных смыслами бизнес-изданий. Чуть ли ни каждая глава содержит квинтэссенцию глубоких мыслей продвинутого практика и стратегическое видение «человека мира», именно на уровне мира. Спорить не с чем, всё чётко разложено по полочкам. Мало того, всё, что было автором предсказано, уже происходит и именно так, как было описано. Книга, на секундочку, издана в России в 2019-м году, т.е., написана была значительно раньше. С удивлением узнал, что развивается AI ещё с 80-х, а основные вехи в его развитии приходятся на середину нулевых и одно из самых значимых событий произошло в 2012-м. Ничего про это не знал тогда, да и сейчас это стало для меня большим сюрпризом.
И ещё мне очень понравилось сравнение автором эпохи AI с эпохой внедрения человечеством электричества. И то и другое уже изменило облик и всё, что происходит на планете Земля, только изменения, которые привносит прямо сейчас AI, могут оказаться даже более глобальными в итоге, чем это было в случае с электричеством.
Что же стало ясно как божий день, когда почти месяц сам начал интенсивно пользоваться нейросетями, да ещё послушал/почитал умных людей, которые «в теме», что называется?
Экспертиза доживает свои последние годы. Затрудняюсь определить направление, где её ожидает хоть что-то позитивное в будущем. Сам опробовал на себе такие далекие друг от друга направления и темы, как молекулярная биология, туризм, нумизматика, ботаника, философия и др. И везде результат превзошёл ожидания за считанные минуты и несколько итераций. А, если «эксперт с 20-летним опытом» вдруг допустил какую-то оплошность или что-то недоглядел (галлюцинациями, вроде, это зовётся?), призываешь на помощь «эксперта с 40-летним опытом», даёшь ему возможность покопаться в деталях, и он обязательно находит все ошибки, начинает говорить на совершенно другом, выраженно профессиональном языке и источники приводит самые, что ни на есть релевантные. И так по всем проверенным лично направлениям. Где сам знаю вопрос досконально и могу оценить качество ответов.
Конкуренция в бизнесе тоже меняется на глазах. Вместо маркетинга, барахтания в «красных океанах» и всей этой бла-бла-бла в товарах и услугах, всему этому приходит на смену скорость внедрения AI во все сферы бизнеса. Кто быстрее и эффективнее это реализует, тот и выиграл в долгосроке в своей нише. Неважно, какой бизнес. Важно, что удачливого игрока ожидает: 1) Снижение себестоимости, которое не сможет побить ни один конкурент; 2) Персонализация невиданных доселе масштабов; 3) И, разумеется, полное отсутствие конкуренции на самой вершине. Это иногда даже монополией зовут. А кто не успел, тот уже точно не успел. Пора ползти в другом направлении…
Что решил для себя? Экстренно необходимо становиться горячим амбассадором и внедрять AI в работу везде и во всём, где это только возможно и приносит пользу. Завтра будет поздно, потому что все туда ринутся, пихаясь локтями.
А на бытовом уровне меньше чем за месяц обращений к бесплатной версии, я уже понял, что границ по знаниям не существует. Границы, по сути, определяются только тарифом и его лимитами. То новое, что даёт тариф за 20$, мне ещё только предстоит узнать.
На простой вопрос «Есть ли то, чего ты не знаешь?» AI ответил тоже простыми 5-ю пунктами, среди которых были личные данные, мои мысли и будущее. Делаю вывод, что всё остальное не вызывает у него особых сложностей.
А в конце AI издевательски добавил: «Если хочешь, можешь попробовать найти мой предел — задай что-нибудь каверзное». На этом моменте я впал в ступор...
👉 А если хотите узнать больше о сервисах для работы с данными, спросите нашего AI-помощника в личном кабинете. Он расскажет обо всех нюансах и подберет подходящий вам вариант.
А что б не вспомнить такой носитель данных, как перфолента?
Вот смотрите: допустим, 5 мкм лавсан, потом 1 мкм алюминий и снова 5 мкм лавсан. УФ-лазер с механическим приводом перфорирует поперёк ленты дорожки с шагом, скажем, тот же 1 мкм (УФ может и лучше, но пока не будем пальцы гнуть). Поскольку механика позиционирует луч с точностью до «куда-то туда» — применяем старые добрые старт- и стоп-биты.
На ленте шириной в 5 мм мы легко пробьём 4096 бит, старты, стопы и ещё останется запас с краёв. А чтобы прочитать её значительно быстрее, чем мы это макраме вымучивали — берём линейную ПЗС-матрицу от сканера (разрешение 1×16384 или примерно того порядка), сканируем всю ширину ленты разом, ну и (ваш Кэп) просто её протягиваем. Перекосы головки чтения относительно головки записи решаются кольцевым буфером — там хранится несколько последних строчек и нет никаких проблем найти там реальное положение дорожек, я такие синхронизации за пучок пятачок делал, задача детская.
В результате наши 4 килобита на микрон дают 512 терабайт в габаритах кассеты C-90, минус Рид-Соломон. Если я, конечно, по причине крайней усталости в нулях не запутался. Вот такая вот перфоленточка…
Как работают AI-агенты в мультиагентных системах? 🤖⇄🤖
Представьте команду проекта. Каждый в ней решает конкретную задачу, у него есть специфические знания, цели и способы их достижения. Но вместе они действуют намного эффективнее, чем поодиночке. Отлаженная коммуникация — одна из основ успешного проекта.
Как взаимодействуют участники в проекте?
Общаются в чатах 📨 Отправляют друг другу вопросы, обмениваются запросами и информацией. Например, технический лидер просит у BI-аналитика свежие данные.
Договариваются и иногда конкурируют ⚖️ Бывает, что участники на время подменяют друг друга или вносят коррективы в изначальные процессы, а иногда — соперничают за ресурсы.
Достигают синергии 🧠 Если последовательно, по правилам и согласованно выполнять задачи, то совокупный вклад нередко может привести к значительным результатам.
Вот и в мультиагентных системах всё устроено примерно так же. Агенты работают как команда: общаются, договариваются и достигают результатов, которые не под силу в одиночку.
В каких областях особенно полезен такой подход? Например:
Транспорт и логистика (оптимизация маршрутов).
CRM и обслуживание клиентов (виртуальные ассистенты, голосовые боты).
Финансы и трейдинг (алгоритмическая торговля, прогнозирование рынков).
Умные энергосистемы (балансировка нагрузки).
Разработка собственных AI-помощников (обучение моделей).
А чтобы снизить затраты ресурсов на интеграцию разрозненных компонентов и ускорить запуск своих решений, можно использовать новый сервис для создания автономных AI-агентов — Evolution AI Agents. Он подойдет для работы как профессиональным ML-разработчикам, так и пользователям без навыка работы с ML.
Как думаете, смогут ли когда-нибудь мультиагентные системы заменить менеджеров проектов?
Что теперь кейсы с клиентами Timeweb Cloud можно не только читать, но и смотреть 👀
Продолжим рассказывать про облачные решения в новом формате. Все технические подробности оставим для статей, а в роликах покажем только самое интересное.
Первый видеокейс записали с Денисом Сметневым, сооснователем Skyeng и uForce. Денис рассказал про несостоявшийся переезд в облако. Спойлер для тревожных: все закончилось хорошо.
Как «Леста» вылетела из своей игры: 5 юридических фантазий, в которых можно узнать себя
В 2024 году «Леста» — разработчик «Мира танков», «Мира кораблей» и Tanks Blitz — была на пике. 35 млрд выручки, 16 млрд прибыли, миллионы игроков и статус преемника Wargaming.
А в июне 2025-го — компания полностью передана в собственность РФ. Причина — аффилированность с зарубежными структурами, трактовка проектов как нарушающих публичное законодательство и вывод: стратегически важный актив должен быть под контролем.
Кейс стал поворотной точкой. Он показывает: достаточно изменить интерпретацию — и бизнес превращается в «угрозу».
Ниже — 5 сценариев-галлюцинаций.
Зависимость от критически важного иностранного ПО Компания обслуживает госсектор. В инфраструктуре — Oracle, Microsoft, резервное копирование и безопасность. Всё работает. Пока. Появляется риск: что если доступ отключат? Контракты ставятся на паузу, клиенты уходят. Компания теряет управление. Её передают другой группе с «гарантированной независимостью». Не факт владения, а восприятие — как у «Лесты».
Игра с «не теми» смыслами Студия выпускает игру. У героя — сомнения, у антагониста — лозунги, у ландшафтов — узнаваемая аллюзия. Обсуждение в форумах, open-letter. Команда становится «токсичной». Продукт превращается в объект интерпретации. Игра — в угрозу. А команда — в чужую сторону.
Выручка из-за рубежа = «сигнал» Образовательная платформа принимает оплату по всему миру: Stripe, PayPal, карты нерезидентов. Один банк блокирует расчёты, другой — тоже. Клиенты перестают платить. Спрашивают: это экспорт или финансирование извне? Не форма, а происхождение. Деньги из-за рубежа — уже не просто доход.
Финтех-продукт как «окно в обнал» Финансовый стартап растёт, берёт инвестиции. Клиенты довольны. Появляется статья: «через сервис X прошло 1,2 млрд сомнительных платежей». Следом — блокировки, расторжения, бегство партнёров. Продукт закрывается, несмотря на формальную чистоту. Если ты похож на инструмент схем — тебя могут отключить.
Менеджмент и собственники — вне юрисдикции Команда локальная, офис в Москве, налоги платятся. Но CEO в Ереване, CTO в Берлине, бенефициары в Лондоне. Появляются вопросы: кто реально управляет? Контракты ставят на паузу. Публикации: «ресурс управляется извне», «реинвестируется ли прибыль?» Компания срочно меняет структуру и назначает «витринного» СЕО — но поздно. Доверие потеряно. Не номинальный статус, а образ — кто, где, на что влияет.
Что делать: • Провести аудит рисков (зависимости, архитектура, расчёты) • Взглянуть на продукт глазами «чужого наблюдателя» • Подготовить запасной план: структура, доступ, роли
Финальный вывод Если ты создаёшь технологии, смыслы, каналы влияния, то стоит заранее подумать, по каким правилам тебя будут оценивать.
Если хочешь разобрать свой кейс и закрыть уязвимости — пиши в комменариях.
=> Если мы будем следить за ходом их мысли (рассуждениями ИИ-агентов), то мы сможем лучше их понимать и управлять ими. Этот манифест за безопасность Chain of Thought Monitorability подписали вчера ведущие исследователи индустрии.
Но по факту весь ризонинг, демонстрируемый пользователю, может оказаться внешней декорацией, а решение LLM может принимать исходя из совершенно другой логики и других связей, то есть не тех, которые они демонстрируют в цепочках рассуждений. Другое дело с мультиагентными системами, там есть возможность сохранить прозрачность, даже в случае деградации "честного" Chain-of-Thought у отдельных моделей.
Я называю эту область когнитивной инженерией, а будущих специалистов когнитивными инженерами. Пишу об этом книгу.
=> Не любите вайб дебаггинг также как и я? На подходе инженер Azimov, и его ключевое отличие от текущих код-генераторов в том, что он не только генерит код, по словам разработчика он его будет "понимать".
Потому что он имеет доступ ко всей информации проекта, изучает всю экосистему разработки внутри компании и вытащит весь требуемый контекст: просмотрит всю кодовую базу, архитектурную документацию, обсуждения на GitHub, историю чатов и многое другое. Рекомендую внимательно изучить подход этого стартапа, это следующий уровень, который возможно дает ответы на вопрос, почему лидеры мнений были так оптимистичны в своих публичных спичах.
=> Деньги любят тишину. Я попробовал угадать, что за продукт выкатит бывшая CTO Open AI Мира Мурати, которая недавно подняла еще 2 млрд $ на seed-раунде при оценке 12 млрд $, при этом никто не знает, а чем собственно занимается ее стартапThinking Machines Lab AI. Читайте в новой статье
=> Open Deep Research это агент для глубоких исследований с открытым исходным кодом, созданный на основе LangGraph и совместимый с вашими источниками данных, LLM и MCP-серверами. Подробно в блоге
И краткий обзор на YT демонстрирующий архитектуру такого агента и принципы разработки, как запустить агента локально с помощью LangGraph Studio и как быстро протестировать его с помощью Open Agent Platform.
=> AWS стремится стать универсальным центром для ИИ-агентов от Anthropic, IBM, Perplexity и других. Amazon Bedrock AgentCore- ожидаемый релиз комплексного подхода AWS для создания и развертывания различных ИИ-агентов. Одно место, любые агенты, все под рукой. Иначе бизнес начинает сходить с ума от разнообразия выбора, в котором он в общей массе не очень то пока разбирается.
AWS представил комплексный набор сервисов корпоративного уровня, которые помогают разработчикам быстро и безопасно развертывать и эксплуатировать ИИ-агенты в любом масштабе, используя любую платформу и модель, размещенную на Amazon Bedrock или в другом месте. Здесь все подробности. А здесь коротко в видео на YT.
=> Хотите собирать низко висящие фрукты лиды? Есть такое решение Orange Slice. Они собирают разные рыночные сигналы по вашим ICP и определяют тех, кто заинтересуется вашим продуктом, а затем преподносят вам их словно "на блюдечке", с различными нюансами и деталями, так что остается только продать 😉
=> Посмотрите на Runway Act-Two- я впечатлен, модель захвата движения нового поколения с существенным улучшением качества и поддержкой отслеживания головы, лица, тела и рук. Для Act-Two требуется только видеозапись движения и референсный персонаж.
Lionsgate и AMC Networks уже участвуют в проекте, изучая модель будущих производственных процессов для Голливуда.
=> И напоследок, вот такой фреймворк,эмулирующий функциональность Grok Heavy с помощью мультиагентной оркестровки. И никаких $300
***
Предыдущие материалы и выпуски дайджеста, там до сих пор много интересных инсайтов. Более 50% из них имеют длинный горизонт актуальности. О новых бизнес-моделях и ИИ-стартапах: Айвентор и Фред
Предлагаю два варианта, которые я условно решил назвать MMIO и PCI. Последний — тоже MMIO, но в QEMU они добавляются разными путями. Начнем с сердца любой MMIO-модели — апертуры.
Апертура и адресное пространство
Как я упоминал в одной из своих статей, любое MMIO-устройство — это MemoryRegion с заданными шириной доступа и размером. Для того, чтобы он был виден CPU или другому устройству, такому как DMA, его нужно разместить в соответствующем адресном пространстве — например, пространстве, назначенном для cpu0:
Фактически это означает, что все семейство инструкций Load/Store будет вызывать mmio_gpio_register_read_memory()/mmio_gpio_register_write_memory() при совпадении адреса чтения/записи с адресом региона в адресном пространстве.
Передаваемые аргументы и возвращаемое значения интуитивно понятны. Отмечу, что hwaddr addr — это адрес относительно начала нашего региона, а не абсолютный адрес.
Нам остается лишь создать устройство и добавить его регион в файле машины:
Почти десять лет назад Никита Шубин, ведущий инженер по разработке СнК в YADRO, сделал возможность чтения и записи GPIO для QEMU. Читайте первую часть трилогии о долгом пути до GPIO в QEMU.
1. Переработал FidoJ (современный аналог jNode, на базе микросервисной архитектуры) настолько, насколько это возможно. Поправил все последствия вайбкодинга, и теперь FidoJ - это реально пусечка.
2. NodehistJ (Java-аналог перловому nodehist) также подвергся небольшим изменениям, также касающиеся устранения последствий вайбкодинга.
3. Теперь я не планирую делегировать ИИ большую часть своей работы. По моему мнению, ИИ (юзал DeepSeek-V3, ибо Claude слишком дорогой для меня) даже не справлялся с багфиксом, чего уж говорить о полноценном рефакторинге. Поэтому с вайбкодингом я завязываю. Вручную намного быстрее, чем через ИИ.
Сделали настройку Kafka более чуткой по вашим многочисленным просьбам — теперь вы можете детально управлять параметрами топиков прямо из панели.
Что добавили:
➖ Кастомные настройки для каждого топика ➖ Возможность задать нужное количество партиций ➖ Поддержку настроек как для новых, так и для уже созданных топиков
Более тонкая настройка поможет адаптировать Kafka под вашу архитектуру и упростить работу на проде. Кайф же?
В Облаке Рег.ру доступна ОС Astra Linux SE «Смоленск»
В облачной платформе Рег.ру теперь доступна новая редакция отечественной ОС Astra Linux SE «Смоленск» с максимальным набором средств защиты информации. Новое решение позволяет создать безопасную среду и предназначено для работы с данными категории «особой важности».
Astra Linux SE «Смоленск» представляет собой защищенную ОС, помогающую создать наиболее безопасную и соответствующую законодательным требованиям среду «из коробки». Решение будет полезно как для взаимодействия с корпоративными и государственными IT-ресурсами, так и для всех тех, кто работает с конфиденциальными данными.
Внутри новой ОС:
мандатное управление доступом (МРД) и контроль целостности (МКЦ) — обеспечивают контроль действий пользователей на уровне процессов и файлов;
замкнутая программная среда (ЗПС) — допускает запуск только верифицированного ПО;
защита от угроз «нулевого дня» — для мандатного контроля целостности критичных файлов.
Заказать и потестировать Astra Linux SE «Смоленск» можно в личном кабинете облачной платформы Рег.ру.
Интегрируйте LLM и AI в ваши задачи с Evolution Foundation Models 🤖
❓ Что за инструмент?Evolution Foundation Models — сервис, с помощью которого можно использовать готовые LLM- и AI-модели. Для этого не нужно разворачивать их инференс или писать код. Каждая модель доступна для тестирования в среде AI Playground — это поможет быстрее выбрать и настроить нужную.
🖥 Особенности и преимущества. Сейчас доступно 15 open source моделей, включая DeepSeek, GigaChat и Qwen. Полный список есть на маркетплейсе Cloud.ru. Модели развернуты на российских серверах, что гарантирует высокий уровень безопасности в соответствии с законами РФ, а еще делает удобнее оплату.
Используйте Evolution Foundation Models в удобном интерфейсе через API или AI Playground. С помощью API можно интегрировать подходящие модели в ваши сервисы и проекты, а в среде AI Playground есть возможность экспериментировать с AI, безопасно тестировать разные модели, их настройки и промпты.
Доступность сервиса (SLA) — 99,9%, а оплата проходит по мере потребления токенов.
✍️ Где, как и для чего использовать:
Создавать интерактивные чат-боты, чтобы они отвечали на типовые вопросы клиентов и снижали нагрузку на операторов службы поддержки.
Генерировать персональные скидки и акции для покупателей, автоматизировать коммуникации с клиентами.
Ускорять разработку: генерировать фрагменты кода, рефакторить и оптимизировать его.
Автоматически анализировать и интерпретировать большие объемы неструктурированных текстовых данных. На их базе формировать отчеты, создавать документы по шаблонам, выявлять тренды и закономерности, делать прогнозы.
Генерировать тексты: описания товаров, посты, фрагменты статей, сценарии видео или подкастов.
Создавать изображения на основе текстовых промптов, чтобы ускорить создание упаковок, вывесок, иллюстраций, баннеров, обложек.
Подключить нужную модель с помощью Evolution Foundation Models можно в личном кабинете Cloud.ru. А еще больше сервисов для работы с GenAI есть в цифровой среде Evolution AI Factory — в нее включены шесть сервисов, которые помогут с машинным обучением, внедрением мультиагентных систем и развертыванием LLM-моделей.
«Ростелеком» опроверг информацию об ограничении скорости интернета для абонентов, использующих более 4 ТБ трафика в месяц. В пресс-службе «Ростелекома» подтвердили, что условия и тарифы на домашний интернет для физических лиц не менялись. Безлимитные тарифы не имеют ограничений по объёму потребляемого трафика.
«Ростелеком» уточнил, что при аномально высоком трафике, в десятки или сотни раз превышающем средний уровень, скорость интернета может быть временно снижена. Это необходимо для проверки и защиты сетевой инфраструктуры, чтобы обеспечить стабильное предоставление услуг всем пользователям, согласно п. 3.4.11 Единых правил оказания услуг.
Этот пункт гласит, что «в случае создания абонентом значительной нагрузки на сеть связи, в том числе с использованием протоколов peer-to-peer», оператор не может гарантировать скорость передачи данных.
Automate Your Daily Tasks in 10 Minutes: A Practical Guide to n8n for Beginners
Until 2022, I thought automation was only large companies. But in 2022 I discovered n8n, and everything changed. Now, I automate routine work, reports, and even whole business processes—sometimes in under 10 minutes. Here’s how it works, what surprised me, and what you can try today.
In 2022, I deployed n8n on a separate VPS to demonstrate the ability to process design data from Revit and show that it's like working in Dynamo or Grasshopper, but for data managers and automation pipelines outside of Autodesk products.
But it was hard to get experts interested in 2022 - at the time, n8n was still in its early stages: there were no Python nodes, no LLM integration, and most workflows took weeks to create, relying on scattered blog posts and incomplete examples on forums.
Fast forward to 2025, and everything has changed.
Today, thanks to native LLM nodes, you can simply ask ChatGPT, Claude, or any advanced AI assistant to generate automation n8n pipelines — whether for validating parameters or producing custom QTO tables — and get ready-to-run workflows in seconds.
Why Bother with Automation?
Let’s be honest: most “office work” is repetitive. Copy-paste, renaming files, sending the same email—again and again. It’s boring and, more importantly, wastes hours every week. For me, automation started as an experiment, but quickly became a must-have. Once you automate your first task, you won’t want to go back.
What is n8n and Why Use It?
n8n (pronounced “n-eight-n”) is a free, open-source tool for automating anything—emails, file operations, notifications, even AI tasks. The best part? No coding needed. You just drag, drop, connect blocks, and press play. It runs on Windows, Mac, or Linux. I set up my first workflow in under 15 minutes.
How I Got Started (And You Can Too)
Install Node.js (from the official site, takes 2 minutes)
Install n8n with one command
Open n8n in your browser (local or online)
Start building: drag blocks (“nodes”) to connect apps, add logic, or even call ChatGPT to write emails for you!
The next “wow moment” for me was connecting n8n to AI tools like Claude and ChatGPT. Need to generate text, analyze data, summarize, or respond to messages? Just add a ChatGPT node—no API coding, just your prompt.
Short on time? n8n has a big library of ready-made templates. You can find workflows for almost any need: document processing, cloud backups, database syncs, even advanced stuff like BIM/CAD data processing. Grab a template, tweak it for your needs, done.
Lessons Learned and Tips
Don’t overthink: Start simple. Even automating one small task (like downloading attachments from email) pays off.
Debug as you go: n8n makes it easy to see where something breaks—just follow the logs, tweak, and re-run.
Experiment: The community is active and shares real-life examples. Some of my best workflows came from GitHub repos or the official n8n library.
Combine tools: I use n8n with spreadsheets, databases, cloud storage, and AI. Everything connects!
Why You Should Try It
After a few weeks, I realized how much time I was saving. Reports that took 30 minutes now take 2. Integrations that seemed impossible (like sending BIM data to a spreadsheet, then to Teams) were suddenly simple.
Automation isn’t just for techies anymore. With tools like n8n, anyone can build and run real workflows—saving hours, reducing errors, and focusing on what really matters.
Хотите узнать, как устроен и работает искусственный интеллект, а еще провести время интересно и с пользой? 📚
Тогда ловите подборку от Дмитрия Юдина — технического лидера AI в Cloud․ru. В списке книги как для новичков, так и для продвинутых:
1.«iPhuck 10», Виктор Пелевин 📗
Философия, технологии и сарказм в одном флаконе. Главный герой — детектив и искусственный интеллект, который пишет романы, в которых расследует преступления.
Для тех, кто любит постиронию, искусство и немного цифрового безумия.
2. «Охота на электроовец», 2 тома, Сергей Марков 📗
Это полноценная энциклопедия по истории искусственного интеллекта. От древних счетов до электросетей, от Гиппократа до GigaChat. В книге юмор и много неожиданных фактов.
Будет интересно тем, кто хоть раз спрашивал GigaChat, как он работает :)
3. «Глубокое обучение», Ян Гудфеллоу 📗
Книга, достойная лежать на тумбочке у каждого дата-сайентиста. Толстая, серьезная, техническая. Если хочешь копнуть глубже в нейросети это твой новый лучший (и требовательный) друг.
Не для слабонервных, но зато после прочтения в разговорах можно уверенно использовать пруфы: «Ну, в третьем томе всё расписано…».
4. «Грокаем глубокое обучение», Эндрю Траск 📗
Более дружелюбный вход в тему — Траск объединяет всё пошагово, просто и понятно. Если слово «грокаем» кажется вам сложным, не волнуйтесь — книга помогает реально понять, а не заучить.
Подойдет тем, кто хочет разобраться, но не знает, с какой стороны подойти.
5. «Как учится машина», Ян Лекун 📗
Легенда в мире AI объясняет, куда движется искусственный интеллект, как он работает, и почему нам (возможно) не стоит паниковать. Мало формул, но много рассуждений, иронии и визионерства.
Для тех, кто хочет понимать технологии, а не просто удивляться им.
👉 А еще приглашаем внести свой вклад в развитие отечественного AI — испытать нашего нового AI-помощника Клаудию, который позволяет автоматизировать управление ресурсами и инфраструктурой в публичном облаке Cloud.ru Evolution.
MLOps или как облегчить выполнение задач Data Science и ML-разработки
Собрали подробный обзор MLOps (Machine Learning Operations) и рассказали, как организовать машинное обучение. С помощью этого подхода можно развертывать и поддерживать ML-модели на всех этапах жизненного цикла.
Популяризация практики MLOps началась с Дэвида Скалли — специалиста по машинному обучению в Google. Он стремился ускорить обучение моделей и минимизировать количество ошибок за счет автоматизации процессов. В 2015 году эксперт написал статью «Скрытый технический долг в системах машинного обучения» — это стало первым шагом к разработке нового подхода к ML. Сегодня MLOps полезен для задач, где необходимо проводить прогнозирование:
настраивать рекомендации в соцсетях и интернет-магазинах;
генерировать гипотезы;
разрабатывать игры с несколькими ветками сюжета в зависимости от выбранного варианта;
наблюдать за компонентами системы для устранения дефектов;
планировать рабочие процессы и ускорять развертывание.
Для старта работы по методологии MLOps важно выбрать подходящий инструмент. Подробнее об этом и основных процессах подхода рассказали в базе знаний Облака Рег.ру.
Контейнеры для топ-менеджмента: способ увеличить прибыль или головная боль?
Многие компании уже давно используют контейнеры. Но все ли понимают, как на них переходить, а также какие последствия ждут бизнес, когда технология внедрена, но «готовить» ее никто не умеет? Как из-за отсутствия ресурсов этот бизнес может понести потери или вовсе встать? Или, наоборот, за счет правильного использования контейнеризации увеличить прибыль?
Уже были тысячи митапов и конференций, где мы обсуждали, как хороши контейнеры. Но бизнесу-то они зачем? Им вообще это надо?
22 июля (вторник) в 18:00 мск приглашаем вас присоединиться к жаркой дискуссии, на которой мы соберем топ-менеджеров крупных компаний — генеральных, технических и исполнительных директоров. Они расскажут, как они видят (и видят ли вообще) пользу от контейнеризации и как именно они ее оценивают.
Небольшой технический чек, который стоит пройти каждому, кто ведёт продукт или отвечает за разработку. Если узнаете себя — возможно, пора не спешить с новой фичей, а разложить фундамент.
Весь проект держится на одном человеке И он — не документация. Ушёл в отпуск — проект замер.
Задачи ставятся в личке, на встрече или в голове "Я же в телеге писал задачу". Без трекинга всё разваливается.
Никто не может объяснить, что по приоритету Всё срочно, всё горит, всё одновременно. Ну вы поняли.
Прод выкатывается вручную, или в пятницу вечером Даже не баг, а фича. Проблемы по подписке.
Тестов нет, баги ловим по фидбеку Багрепорт от клиента — это не QA.
Архитектура — это слово из чужого лексикона Потому что “нам и так норм”. До первой перегрузки.
Вопросы “а как это работает?” решаются методом тыка Потому что комментировать код — западло.
Бэкапы где-то есть… но никто не проверял Олег говорил, что сохранял себе дамп локально
Ушёл один человек — и половина знаний ушла с ним Значит, их не было в проекте — только в его голове.
Если вы загнули 3–4 пальца — значит пора встать и осмотреться. Пока “всё работает” — это ещё не стабильность, это просто везение.
Некоторые проблемы уже рассмотрел подробнее в своих статьях
